什么是卷积神经网络?最早是谁提出了卷积神经网络?
时间: 2023-12-03 13:39:46 浏览: 55
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,通常用于处理具有类似网格结构的数据,例如图像。CNN中的每个神经元都只响应一小部分视野,而不是对整个输入进行处理。这些神经元的响应被称为特征图,它们在整个网络中被组织成特征映射。卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层等不同类型的层来实现对图像等数据的处理。
早期感知机的推动者是Rosenblatt,但卷积神经网络的提出者是Yann LeCun等人。1998年,Yann LeCun等人提出了一种名为LeNet-5的卷积神经网络,用于手写数字识别。这是卷积神经网络的一个重要里程碑,也是深度学习的开端之一。
相关问题
量子卷积神经网络 最早谁提出来的
量子卷积神经网络(Quantum Convolutional Neural Network,QCNN)是一种基于量子计算的神经网络模型,用于处理量子数据和解决量子机器学习问题。它是对传统卷积神经网络(CNN)的量子化扩展。
关于量子卷积神经网络最早的提出者,目前还没有一个明确的答案。由于量子计算和量子机器学习领域的快速发展,涉及到量子卷积神经网络的研究和提出者也在不断增加。一些早期的研究工作可以追溯到2017年左右,但具体的最早提出者尚未确定。
卷积神经网络是传统神经网络还是新型神经网络
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以被看作是一种传统神经网络,它最早在1989年被提出,并在1998年被 LeCun等人进一步改进,应用于手写数字识别任务。虽然CNN的构造方式和训练方法都相对简单,但它在图像识别和计算机视觉领域中取得了巨大的成功,并成为了深度学习的重要组成部分。
近年来出现了一些新型的神经网络结构,如生成对抗网络(GAN)、胶囊网络(Capsule Network)等,这些新型神经网络相对于传统神经网络来说,拥有更加复杂的结构和更加先进的训练方式,可以处理更加复杂的任务。但是卷积神经网络仍然被广泛应用于图像识别、物体检测、图像分割等计算机视觉任务中,并且在这些任务中表现出了出色的性能,因此可以被看作是一种非常成功的传统神经网络。